摘要：
利用全第五次人口普查和第六次人口普查数据，对流动人口空间分布特征和形成机制进行了分析，并采用京津冀流动人口县级截面数据和定量模型，对影响京津冀流动人口空间格局形成的因素进行了实证分析。研究发现，京津冀地域单元流动人口具有显著的空间集聚性；各地区流动人口增长的内部差异明显；无论京津冀区域外还是区域内部的人口流动，均向北京市和天津市集聚；近几年京津冀流动人口增速虽然减缓，但向京津集聚的趋势未变。研究结果表明，在京津冀流动人口空间分布
的影响因素中，经济因素中的
第三产业占GDP比重的影响最大，社会因素的影响次之，流动人口密度滞后效应再次，平均海拔
影响因素最小。基于此，提出制定倾向河北省的京津冀一体化政策，包括注重发展河北省第三产业，增加河北省对流动人口的吸引力。
关键词：京津冀；流动人口；空间集聚；影响因素
中图分类号：C922文献标识码：A文章编号：1000-4149（2017）06-0071-08
DOI：103969/jissn1000-4149201706007
收稿日期：2017-01-10；
修订日期：2007-08-28
基金项目：国家社会科学基金重点项目“首都圈人口空间格局优化及环境压力疏解研究”（14ARK003）；北京市教委科研计划项目“首都圈流动人口空间格局变动及对未来人口分布的影响”（SM201710038004）；北京市博士后工作经费资助项目。
作者简介：刘爱华，经济学博士，首都经济贸易大学劳动经济学院博士后。
Analysis on the Spatial Agglomeration and Its Influence Factors of the Floating
Population in
BeijingTianjinHebei
LIU Aihua
（School of Labor Economics， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070， China）
Abstract：
Based on the Fifth and the Sixth National Population Census data， this paper analyses the spatial distribution characteristic and formation mechanism of floating population. It establishes a county dimension database and quantitative model of the floating population in BeijingTianjinHebei. It conducted empirical analysis on the factors which influenced the formation of floating population
’s spatial structure in BeijingTianjinHebei. The study found that the floating population
is spatial clustering， while the internal differentiation of floating population growth is obvious. The floating population either outside or inside BeijingTianjinHebei region all
are concentrated in Beijing and Tianjin. Although the growth rate of the floating population in BeijingTianjinHebei has slowed down in recent year， the trend is not changed. The empirical analysis shows that the economic factors imposed the greatest impact on the spatial distribution of the floating population in BeijingTianjinHebei.
The marginal effect of the third industry’s proportion of the GDP is the largest among the explanatory variable in the regression model. The social factors’ effect
on the distribution of floating population in BeijingTianjinHebei is subsidiary. The density lag effect of floating population is the third influence
and the natural factors’ influence is the least，
the average elevation is the factor which affected least
among the variables affect the floating population distribution significantly. Therefore， we should propose tendency of Hebei province in BeijingTianjinHebei integration policy. We should pay attention to the development of the third industry in Hebei Province， to increase the attraction of the floating population. Keywords：BeijingTianjinHebei； floating population； spatial agglomeration； influence factors
《人口与经济》2017年第6期
刘爱华：京津冀流动人口的空间集聚及其影响因素
一、研究背景及意义
伴随改革开放和社会现代化进程的推进，特别是21世纪以来户籍制度的逐步放宽，我国的人口流动十分活跃，流动范围和距离不断扩大。2015年我国流动人口达到247亿人，占全国总人口的18%。京津冀地区包括地处华北的北京市、天津市以及河北省全域，土地总面积为218万平方公里，是我国三大经济增长极（珠三角、长三角、京津冀）之一，2014年常住人口规模达到111亿人，流动人口数量19632 万人，占全国流动人口总数的801%，占京津冀地区常住人口比重接近18%
数据根据北京市、天津市和河北省2015年统计年鉴计算得到。
。
流动人口在京津冀的空间分布，不仅对京津冀各地人口具有再塑造的作用，而且也会影响各地区劳动力市场和消费市场。研究京津冀地区流动人口空间分布的特征以及影响因素，对于合理引导流动人口空间分布，促进京津冀地区人口、资源、环境、经济、社会协调发展，具有重要的意义。
目前，国内关于流动人口的相关研究很多，学者们主要对流动人口分布现状[1-3]
、流动人口流动规律和机制[4-7]、流动人口影响因素[8-10]、人口流动的后果[11-13]
等方面
展_研究，近年来空间视角的流动人口研究逐渐受到关注。韦小丽、姚华松、黄向球等对部分省区的流动人口空间分布进行研究，探讨了流动人口空间格局形成机制和变化原因[14-16]。朱传耿、刘盛和、张耀军、岑俏和劳昕等对全国流动人口空间分布的影响因素进行过探究，发现人口流动与地区经济发展水平显著相关[17-20]。但专门针对京津冀流动人口空间集聚的研究很少。目前虽然有学者对京津冀常住人口的空间分布进行过研究，例如封志明分析了京津冀人口分布的空间集疏过程[21]，张耀军分析了京津冀常住人口空间变动情况及其影响因素，却不是针对该区域流动人口进行的专门研究[22]。另外，尹德挺、
包书月、梁土坤、张茂发、王娜等分别对北京市、天津市和河北省的流动人口进行过研究[23-27]，但都未从京津冀整体层面对流动人口空间集聚及其影响因素进行分析。
本文对京津冀流动人口空间分布格局及其影响因素进行探析，揭示流动人口的空间分布规律，为制定京津冀流动人口合理布局政策提出建议，为推进京津冀区域经济一体化提供决策咨询。
二、京津冀流动人口空间分布特征分析
流动人口一般指在没有改变原居住地户口的情况下，到户口所在地以外的地方从事务工、经商、社会服务等各种经济活动的人[28]
，本文中流动人口指离开户籍所在的县、市、区半年及以上的人口。考虑到空间分析中单元面积的相近性，选择北京市、天津市及河北省内11个地级市为基本分析单位，简称为地域单元，包括北京市、天津市、石家庄市、唐山市、秦皇岛市、邯郸市、邢台市、保定市、张家口市、承德市、沧州市、廊坊市和衡水市，共计13个地域单元来考察流动人口的空间分布特征。按照全国第五次和第六次人口普查资料计算并分析，发现京津冀地区的流动人口空间
分布
状况表现为如下几个方面特征。
1流动人口空间分布高度不均衡，主要密集分布在北京和天津两市
2010年第六次人口普查数据显示，京津冀13个地域单元中，北京市流动人口为7045万人，占到了京津冀流动人口总量的4214%；天津市流动人口为2995万人，占1792%，京、津二市合计占到京津冀流动人口的6006%；河北省11个地级市流动人口总量为6677万人，仅占3994%。从城市人口规模看，除省会石家庄外，河北省其余10个地域单元流动人口全都在100万人以下，流动人口分布最少的是衡水市，仅为264万人，占158%。从图1可以清楚看到，北京、天津两市流动人口比较密集，北京流动人口密度达到429人/平方公里，天津为254人/平方公里，河北各地域单元均在100人/平方公里以下。
2各地域单元的流动人口均呈现增长态势，但内部差异明显
如表1所示，
2000―2010年，京津冀流动人口总量约增加11191万人，年均增长率为1171%。与流动人口总量类似，京津冀不同地区流动人口规模均有增长，但增量有较大差异。其中，北京市2000―2010年流动人口增量达4441万，占同期京津冀流动人口总增量的3968%，天津市2000―2010年流动人口增量达2204万，占总增量的1969%，二者合计占总增量的5937%。而河北省各地域单元流动人口增量均在70万以下。
3京津冀区域以外的流入人口和区域内部的流动人口，均向北京和天津两市集聚
区域外流入人口指除京津冀两市一省外其他地区流入到京津冀的人口。从第六次人口普查数据看，区域外流入人口主要流向京津冀中的北京市和天津市，其中流向北京市的人口占区域外流入人口的6083%，流向天津市人口占到2493%，京、津两市区域外流入人口之和达到85%以上。
京津冀区域内流动人口指两市一省之间的流动人口。从京津冀区域内流动人口的流向来说，北京市流向天津市和河北省11市的人口数量非常少，天津市流向北京市和河北省11市的人口数量也不多，而河北省流向京津两市的人口规模巨大，分别相当于北京市流向天津市和河北省的24倍、天津市流向北京市和河北省的16倍。从流动人口的规模上来说，河北省流入北京市的人口占天津市和河北省流入北京市人口总和的949%。河北省流入天津市的人口占北京市和河北省流入天津市总人口的9708%。北京市和天津市分别流入河北省的人口数量差别不大，均在50%左右。可见，结合流向和流量，在京津冀区域内部，河北省是人口净流出省份。 4京津冀流动人口增速开始下降，但集聚总态势并未发生扭转，甚至进一步强化
由于河北省11个地级市缺乏流动人口的数据，且普查年份流动人口数据又是基于流入地的数据，因此我们采用常住人口增量减去自然增长人口数量来间接估计京津冀各地域单元流动人口数量。根据计算结果，2010―2014年，北京市和天津市流动人口净增量都在100万以上，其中北京市达1142万，天津市为1767万。而河北省11个地级市除了石家庄市为171万以外，其他均在10万以下，个别市为负增长（见图2）。
以上分析表明，不论是跨区域流向京津冀的人口，还是京津冀内部的流动人口，京、津两市尤其是北京市都是流动人口的高度集聚地。京津冀流动人口有非常鲜明的向心集聚特征。
三、京津冀流动人口集聚的影响因素分析
1数据来源与方法
本文使用的流动人口数据来源于北京市、天津市和河北省2010年第六次人口普查数据，社会经济数据由2011年北京市区域统计年鉴、2011年天津市统计年鉴和2011年河北省统计年鉴数据整理得到，建立2010年关于京津冀两市一省包含179个样本单元县（市、区）级研究尺度的截面数据库。
本文运用的主要研究方法有全局空间自相关检验和空间回归分析。
2变量选择和基本统计描述
已有文献多从人口因素、自然地理因素、社会事业发展水平、经济发展水平和城市化水平几个方面研究流动人口空间分布的影响因素[10，19，22]；本文结合已有研究及指标数据的可得性，选择代表自然、经济、社会等方面的7个指标作为模型的自变量，选择流动人口密度作为因变量（见表2）。
其中，平均海拔和年均降雨量反映地区自然地理因素对流动人口吸引力的强度。
人均GDP代表一个地区的经济基础，反映地区经济发展水平。第三产业占GDP比重是地区经济结构的反映。就业率是地区就业机会的反映，根据托达罗的预期收入理论，一个地区的预期收入越高，就业机会越多，则越有利于人口向该地区转移。
医院、卫生机构床位数和普通中学校数是社会基本公共服务水平的反映，一般来说基本公共服务越完善的地区对流动人口的吸引力越强。
因本文使用的是宏观数据，为克服异方差使得数据变得平稳，自变量和因变量都采取对数形式，自变量和因变量描述性统计结果见表3。
3模型检验和回归结果分析
（1）空间自相关检验。
全局空间自相关反映了观测值在空间区域范围内集聚的整体趋势或空间依赖关系，通常情况下用Moran’s Index来度量。全局空间自相关Moran’s Index的计算公式如下：
I（d）=∑∑Wij（Xi-X）（Xj-X）S2∑∑Wij
（1）
其中，Xi、Xj分别为位置i和位置j的流动人口数，S2=1n∑（Xi-X）2，X=1n∑Xi，Wij为空间权重矩阵的任一元素，其目的是定义空间对象的相互邻接关系。权重矩阵的相邻规则和距离规则分别为：
Wij=1位置i与位置j相邻；0位置i与位置j不相邻；
（2）
式中i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；m=n或者m≠n。
全局空间自相关Moran’s Index值大于零，表明各单元间存在空间正相关，单元内的观察值有趋同趋势，小于零则为负相关，等于零表示不存在空间相关性，属于独立随机分布。
运用ArcGIS对京津冀流动人口密度进行空间相关性检验，全局Moran’s I指数为0218，通过了001水平的显著性检验，说明县（市、区）级层面京津冀流动人口密度存在显著空g正相关性，因此不适合运用一般多元回归分析，而要采用空间计量模型。
（2）空间回归模型的建立。
京津冀空间自相关检验结果显示，区域内部的流动人口密度观测值之间存在相关，因此在进行一般回归模型时需要考虑加入空间效应的影响，即通过引入空间权重矩阵对模型进行修正[29]。空间相关性回归模型有空间滞后模型和空间误差模型两种：
空间滞后模型：
y=ρWy+xβ+ε
（3）
其中，y为被解释变量，x为解释变量，ρ为空间回归系数，W为元素为0和1的空间权重矩阵，Wy为空间滞后被解释变量，ε为随机误差项，并且ε～N（0，σ2In）。
空间误差模型：
y=xβ+ε， ε=λWε+μ
（4）
其中，y为被解释变量，x为解释变量，β为待估参数，λ为空间误差系数，μ为白噪声，并且μ～N（0，σ2In）。
在选择使用空间误差模型还是空间滞后模型时，采用最小二乘法作为基准模型，对最小二乘法回归后的残差进行拉格朗日乘子检验，根据检验结果判定选择空间误差模型还是空间滞后模型[30]，检验结果见表4。
由表4可见，拉格朗日乘子检验结果LM（lag）和LM（error）两个统计量均在1%水平下显著，
但在同等显著性水平下
LM（lag）比LM（error）的系数更大， 因此需要进一步通过稳健性的拉格朗日乘子检验来进行判断，也就是通过Robust LM（lag）和Robust LM（error）的统计结果进行判断，由表4可知，Robust LM（lag）在1%水平下显著，而Robust LM（error）统计结果不显著，因此，应该选用空间滞后模型。
下面对空间滞后模型进行最大似然估计，估计结果见表5。
从回归结果可以看出，空间滞后模型的效果较好。从具体变量看，人均GDP、第三产业占GDP比重和流动人口密度对京津冀流动人口空间分布具有显著正向作用。平均海拔和人均普通中学数量负向作用显著。平均降雨量、就业率和人均医院、卫生机构床位数这三个变量对京津冀流动人口空间分布影响不显著（见表5）。 各因素对京津冀流动人口空间集聚影响的具体分析如下。
第一，经济因素对京津冀流动人口空间分布具有显著正向影响，尤其是经济结构的作用。第三产业占GDP比重每提高1%，引起流动人口密度提高0748%，经济结构对京津冀地区人口流动具有较强吸引力，这与北京市、天津市两市核心区和近郊区第三产业发展水平较高，因而流动人口高度集聚在北京市和天津市的空间格局特征相一致。人均GDP也对流动人口空间分布具有正向影响，但比第三产业比重影响程度小，人均GDP每提高1%，流动人口密度提高0648%。但经济因素中的就业率对流动人口机会分布的影响不显著，可能与我们选取的研究尺度是县（市、区）有关，除了北京市和天津市的32个区县以外，河北省147个县（市、区）的就业机会差别不大。因此，整体而言，经济因素尤其是经济结构导致京津冀流动人口空间集聚不平衡。
第二，不同的社会因素对京津冀流动人口空间分布的影响不同。医院、卫生机构床位数所代表的医疗卫生服务对京津冀流动人口密度影响不显著。代表教育资源的普通中学数量对流动人口密度的影响却是显著负相关的，这可能与普通中学基本上都是公立学校，地方现有政策
的限制和高昂的借读费成本把流动人口子女挡在门外， 形成了对流动人口的一种推力作用有关。
第三，流动人口密度对京津冀流动人口空间分布具有显著的滞后效应，京津冀各地域单元以往流动人口密度越大，则现在流动人口密度也越大，流动人口密度每提高1%，则引发后序流动人口密度提高
0569%。
第四，在自然因素中，平均海拔对京津冀流动人口密度有显著的负向影响，通过001水平的显著性检验。平均海拔每提高1%，则流动人口密度下降0138%，因本文的降雨量数据为2010年的截面数据，且京津冀地区内部降雨量的差异较小，故年均降雨量对流动人口密度的影响不显著。
从表5可知，各显著性影响因素对京津冀地域单元流动人口密度影响从强到弱的顺序为：第三产业占GDP比重>人均普通中学数量>人均GDP>流动人口密度>平均海拔。因此，可以判断经济因素对京津冀流动人口密度的空间集聚影响作用最大，社会因素的影响次之，流动人口密度滞后效应再次，自然因素中平均海拔的影响最小。
四、结论与讨论
本文依据第五次和第六次人口普查数据，结合北京市、天津市和河北省2011年统计年鉴数据，探究了京津冀流动人口空间分布的特征，并对影响京津冀流动人口空间分布的因素进行定量分析，得出以下结论。
第一，京津冀流动人口呈现空间高度集聚的特征，这是经济发展，尤其是第三产业发展水平
差距较大的结果。实证分析表明，第三产业占GDP比重大和人均GDP水平高对人口流向北京市和天津市形成强大吸引力，特别是这两个地区的城市发展核心区和近郊区。因此，京津冀流动人口高度集聚在北京市和天津市是由于京津冀各地区处在不同经济发展阶段的必然结果。
第二，社会公共服务是京津冀流动人口空间集聚的重要影响因素。实证分析表明，教育资源非但没有发挥其对人口吸引的作用，反而对人口流动产生了排斥力，这与我国目前的教育制度和政策不无关系。医疗卫生服务没有对流动人口产生显著的拉力效应。
第三，自然因素是京津冀流动人口空间集聚特征形成的基础。平均海拔低表明该地具有优越的自然资源、交通条件或经济发展水平，构成了流动人口向该地流动的重要自然基础。
第四，京津冀地区流动人口空间集聚特征明显，已有流动人口的空间分布对流动人口密度影响显著，为了促使流动人口空间分布更加合理，可通过政策倾斜，使河北省一些较好城市形成流动人口集聚中心，从而增加其周边县（市、区）对流动人口的吸引力。
之，京津冀都市圈流动人口空间分布高度不均衡，流动人口高度集中于北京市、天津市，
这既有历史和人口因素的影响，更主要是由经济社会政策造成的。河北省与北京市、天津市经济发展的差距，尤其是对流动人口有巨大吸引力的第三产业发展差距是导致流动人口高度集聚到京津两市的主要原因。尤其是北京市已经发展到了后工业化发展阶段（参见http：financesinacomcn/China/20141016/044520552081shtml），劳动力市场体系完善，社会基本公共服务水平较高，这一系列因素造成了京津冀流动人口空间分布的不均衡。因此，今后要在加快河北省经济发展的过程中，更加注重产业结构调整，注重第三产业的发展，同时京津冀一体化政策应更多向河北省倾斜，努力缩小河北省与北京市、天津市在经济发展和社会公共服务水平上的差距，从而更好地实现京津冀流动人口的合理分布。
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